谷歌展示了一个神经网络，即使照片是在房子里拍摄的，它也可以从照片中识别出一个国家（以及城市和街道）

如果背景为艾菲尔铁塔，泰姬陵，圣彼得大教堂，林肯纪念堂或红场，很容易找出照片的拍摄地点。Google的开发人员走得更远，并建立了一个神经网络，即使在室内拍摄照片，也可以从照片中识别该位置。



人们不仅可以利用景点来了解照片的拍摄地点。该位置可以由餐厅的菜式，沿行车方向，沿街的牛，建筑物的结构以及所有这些因素的组合来确定。那辆车有什么能力？PlaNet

技术开发商已将大部分土地划分为26,000个不同大小的区域，具体取决于在特定区域拍摄的照片数量。大城市拥有更多的“单元”，因为在其中拍摄了更多照片，而在农村，“单元”更大。海洋，海洋和极地地区已经过去。



使用了来自互联网的1.26亿张照片及其EXIF数据的数据库。 9100万张照片用于训练神经网络，其余3400万张照片用于评估其工作。

为了验证神经网络的有效性，使用了来自Flickr的230万个地理定位图像。 3.6％的图像PlaNet识别的准确度达到街道，10％-精确到城市。该国在28.4％的病例中识别出了神经网络，在非洲大陆中则占48％。

将该结果与使用GeoGuessr.com游戏的十几个旅行者的功能进行了比较，您可以在其中猜测Google Street View上的位置。 PlaNet的平均误差为1,131.7公里，击败了人们。人们被平均误认为2,320.75公里。

根据主要研究人员之一Tobias Weyand的说法，该机器的优势在于，神经网络“看到”的生命比任何一生都在世界各地旅行的人要多得多。

开发人员走得更远，开始处理在场所拍摄的照片。如果照片是相册的一部分，您可以识别它们-机器会完全扫描相册并查找在同一位置拍摄的最特定的图像

。神经网络本身仅占用377兆字节。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN390903/